基于改进YOLOv11的焊缝缺陷高精度检测方法
High-precision weld defect detection based on improved YOLOv11
1. 开封大学 信息工程学院, 河南 开封 475004
2. 郑州西亚斯学院 计算机与软件工程学院, 郑州 451150
3. 河南省智能制造数字孪生工程研究中心, 郑州 451150
摘要
针对焊缝缺陷检测中存在的图像低对比度、缺陷复杂形态、缺陷多样性及正负样本比例失衡等问题，在YOLOv11网络框架的基础上，提出了一种改进的高精度焊缝缺陷检测方法。首先，通过引入鲁棒纹理差异归一化机制，提升了对焊缝图像低对比度区域纹理差异的感知能力，增强了对微小缺陷的检测精度；然后，采用边缘轮廓感知解码器模块对检测框边缘信息进行优化，旨在提升复杂缺陷的定位准确性；接着，利用设计的频域特征调制策略将空间域与频域的特征进行融合，强化了对焊缝细微缺陷检测的感知能力和敏感度；最后，提出了正负样本动态平衡损失函数，通过动态调整样本权重，优化了训练过程中的样本分布不平衡问题。实验结果表明，所提方法与原始YOLOv11模型相比具有更高的检测精度和更强的鲁棒性，在精度、召回率和mAP指标上分别提高了2.7%、3.4%和2.6%，且依然保持了较高的检测速度，检测速度达到了43.7 f/s，能够更好地适应复杂工业环境中的焊缝缺陷检测任务。
基金项目
河南省科技攻关项目(242102210088)
河南省高等学校重点科研项目(24B520025)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0029
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第9期
发布历史
[2025-05-13] 优先出版
引用本文
王晓婷, 刘婷婷. 基于改进YOLOv11的焊缝缺陷高精度检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0029. (Wang Xiaoting, Liu Tingting. High-precision weld defect detection based on improved YOLOv11 [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0029. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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